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  无网络环境下 RPM离线导出以及部署docker

  1.操作系统 以Centos7.6为例 [root@haibovm ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) [root@haibovm ~]# 2.安装yum-config-manager工具 系统默认没有安装这个命令 yum-config-manager ，这个命令在 yum-utils 包里。 yum -y install yum-utils 添加yum软件源信息（国内有很多，我这里添加阿里）： yum-config-manager –add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 更新yum缓存 yum makecache fast 3.下载docker所有依赖到指定路径 mkdir -vp /opt/docker-rpm/ yum install docker-ce –downloadonly –downloaddir=/opt/docker-rpm/ 将所有的依赖rpm环境打包 cd /opt tar -czvf docker-ce-24-CentOS7.6-rpm.tar.gz docker-rpm/ 创建安装脚本install-docker-offline.sh #! /bin/bash cd /opt/docker-rpm yum -y localinstall *.rpm 4.在新的目标环境系统中，上传docker-ce-24-CentOS7.6-rpm.tar.gz 以及install-docker-offline.sh cd /opt tar zxvf docker-ce-24-CentOS7.6-rpm.tar.gz sh install-docker-offline.sh 安装完毕以后启动docker #查看启动状态（安装完默认未启动，需要手动执行启动命令） systemctl status docker # 启动docker systemctl start docker # 重新启动docker systemctl restart docker # 重新加载unit配置文件 systemctl daemon-reload

  数式-海波

  2023年11月7日

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• 前端部署

  如何添加数据可视化运行时依赖

  前端 package.json中新增依赖 @kunlun/data-designer-open-pc,版本跟@kunlun/dependencies的填一样 src/main.ts内导入依赖 import 'reflect-metadata'; import { VueOioProvider } from '@kunlun/dependencies'; // START 导入代码放在导入@kunlun/dependencies之后 import '@kunlun/data-designer-open-pc'; // END 导入代码放在VueOioProvider()方法执行前 VueOioProvider({ // TODO }); 后端 父pom新增依赖 <properties> <pamirs.data.visualization.version>4.7.8</pamirs.data.visualization.version> </properties> <dependencyManagement> <dependencies> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization</artifactId> <version>${pamirs.data.visualization.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencyManagement> 2.boot启动工程的pom新增依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization-core</artifactId> </dependency> 3.application.yml配置新增依赖 pamirs: boot: modules: – datavi 注意：datavi 这个模块在业务工程和设计器指定数据源要保持一致。

  nation

  2024年5月15日

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• 后端

  【OceanBase】后端部署使用 OceanBase 数据库（海扬/OB）

  OceanBase 数据库配置 驱动配置 Maven配置（4.2.5.3版本可用） <oceanbase.version>2.4.14</oceanbase.version> <dependency> <groupId>com.oceanbase</groupId> <artifactId>oceanbase-client</artifactId> <version>${oceanbase.version}</version> </dependency> PS: oceanbase 驱动必须使用 2.4.5 版本或以上，低于此版本的驱动无法使用自增ID功能，无法正常启动。点击查看官方JDBC版本发布记录 JDBC连接配置 OceanBase – Oracle 版 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.alipay.oceanbase.jdbc.Driver url: jdbc:oceanbase://10.xxx.xxx.xxx:1001/BASE?useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true&defaultFetchSize=4096 username: xxxxxx password: xxxxxx validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL OceanBase – MySQL 版 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.alipay.oceanbase.jdbc.Driver url: jdbc:oceanbase://10.xxx.xxx.xxx:1001/base username: xxxxxx password: xxxxxx 连接 URL 配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 URL 格式（OceanBase – Oracle 版） jdbc:oceanbase://${host}:${port}/${database}?useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true&defaultFetchSize=4096 在jdbc连接配置时，useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true 必须配置，否则自增主键无法正常使用。 defaultFetchSize=4096 意味着在使用服务端预处理时，游标每次获取的结果集行数，驱动默认值为 10，在进行大量数据获取时会出现卡顿的现象，因此推荐使用 4096 作为其结果集大小。过大可能会导致 OOM，过小可能还是会出现卡顿，该值需要按实际情况进行配置。 其他连接参数如需配置，可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置（OceanBase – Oracle 版） PS：OceanBase – MySQL 版无需配置方言，只需修改数据库连接即可正常使用。 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: OceanBase version: 4.2.5.3 major-version: oracle-4.2 pamirs: type: OceanBase version: 4.2.5.3 major-version: oracle-4.2 plus: configuration: jdbc-type-for-null: "NULL" using-model-as-property: true using-statement-handler-dialect: true mapper: batch: collectionCommit default-batch-config: read: 500 write: 100 数据库版本 type version majorVersion 4.2.5.3 OceanBase 4.2.5.3 oracle-4.2 PS：由于方言开发环境为4.2.5.3版本，其他类似版本（4.x）原则上不会出现太大差异，如出现其他版本无法正常支持的，可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: Oracle version: 12.2 major-version: 12c type version majorVersion Oracle 12.2 12c PS：由于 schedule 的方言与 Oracle 数据库并无明显差异，OceanBase 数据库可以直接使用 Oracle 数据库方言。 其他配置（OceanBase – Oracle 版） 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (CAST(SYSTIMESTAMP AS DATE) – TO_DATE('1970-01-01 08:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) * 8640000000000

  张博昊

  2025年7月21日

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  自定义表达式函数

  由于表达式内的函数在前后端都可能执行，所以同一个表达式需要前后端同时定义 后端表达式自定义 package pro.shushi.pamirs.demo.core.fun; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.joda.time.DateTime; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import java.util.Date; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.TEXT; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.TIME; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) public class DemoCustomFunctions { @Function.Advanced( displayName = "逗号分隔字符串数组", language = JAVA, builtin = true, category = TEXT ) @Function.fun("MY_COMMA") @Function(name = "MY_COMMA", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: MY_COMMA(list)\n函数说明: 将字符串数组转为逗号分隔的字符串" ) public String myComma(List<String> list) { return StringUtils.join(list, ","); } @Function.Advanced( displayName = "根据出生算年龄", language = JAVA, builtin = true, category = TIME ) @Function.fun("CALC_AGE") @Function(name = "CALC_AGE", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: CALC_AGE(birthDate)\n函数说明: 根据出生算年龄" ) public Integer calcAge(Date birthDate) { if (birthDate == null) { return 0; } return new DateTime().getYear() – new DateTime(birthDate).getYear(); } } 前端表达式定义 定义后导入到main.ts里，导入@kunlun/dependencies的代码之后 import { Expression } from '@kunlun/dependencies'; import dayjs from 'dayjs'; Expression.getInstance().registerFunction('MY_COMMA', ['array'], (list: string[]) => { return (list || []) .map((value) => { return `'${value}'`; }) .join(','); }); Expression.getInstance().registerFunction('CALC_AGE', ['string'], (birthDate: string) => { if (birthDate == null) { return 0; } return Math.ceil(dayjs().year() – dayjs(birthDate,…

  nation

  2024年7月10日

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• 中间件

  RocketMQ如何配置日志路径和日志自动清理规则

  RocketMQ的日志路径和日志自动清理规则可以通过以下方式进行配置： 配置日志路径 对于RocketMQ客户端： RocketMQ客户端日志默认存储在系统盘的特定位置，但你可以通过JVM启动参数来修改日志的输出路径。例如，在启动Java应用时，可以通过 -Dlogging.path 或 -Drocketmq.client.logRoot 参数指定日志根目录。例如： java -Drocketmq.client.logRoot=/path/to/your/log/directory -jar your_application.jar 对于RocketMQ服务端（Broker和NameServer）： RocketMQ服务端的日志路径通常在 conf/logback_broker.xml（对于Broker）和 conf/logback_namesrv.xml（对于NameServer）配置文件中定义。你可以在这些XML配置文件中修改 <property name="LOG_HOME"> 的值来改变日志存储路径。 配置日志自动清理规则 RocketMQ服务端提供了日志滚动策略来自动清理旧日志，这通常在上述提到的 logback_broker.xml 和 logback_namesrv.xml 文件中通过Logback的RollingPolicy配置实现。例如，可以配置文件大小限制、保留文件数量等： <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <file>${LOG_HOME}/rocketmq.log</file> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <!– 按天滚动日志文件 –> <fileNamePattern>${LOG_HOME}/archived/rocketmq.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern> <!– 保留最多30天的日志 –> <maxHistory>30</maxHistory> <!– 单个日志文件最大大小，默认RocketMQ不直接支持配置此参数，但可通过Logback的SizeAndTimeBasedFNATP配置间接控制 –> <!–<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">–> <!–<maxFileSize>100MB</maxFileSize>–> <!–</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>–> </rollingPolicy> … </appender> 请注意，虽然RocketMQ客户端日志默认不直接支持配置单个日志文件大小，但你可以通过外部日志框架（如Logback或Log4j）的配置来间接影响日志文件的大小管理。 对于日志清理，RocketMQ本身对于消息存储的文件有自动清理机制，但针对日志文件的自动清理主要依赖于日志框架的配置，如上述Logback的配置示例所示。 确保在修改任何配置前备份原有的配置文件，并且理解修改可能对系统监控和故障排查造成的影响。

  nation

  2024年5月28日

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